地铁盾构下穿既有隧道沉降控制技术

2022-09-27侯越生

技术与创新管理 2022年5期

侯越生

(中铁十九局集团轨道交通工程有限公司，北京 813399)

0 引言

盾构隧道穿越施工过程中能够在保证自身稳定掘进的同时调整对地层的扰动并控制既有结构的变形。在盾构穿越工程中引发变形的因素有很多，对于掘进施工中的控制技术探究主要从两方面入手，即主动控制措施(调整盾构掘进参数)与被动控制措施(围岩加固)。当盾构施工引起的变形略大于控制值或能够平稳掘进时，通常采取主动控制措施进行控制。国内外学者对于盾构施工安全控制技术的研究较多，其中，区间隧道施工安全研究主要集中于盾构掘进参数、土层物理力学性质等方面[1-5]。EPEL[6]等依托西雅图海峡连接隧道项目，利用数值模型分析注浆压力、注浆硬化速率等与盾构施工影响之间的关系，并对压力改变时隧道衬砌变形规律进行了阐述。KASPER[7]等以黏土地层施工为例，表明并阐述了顶推力、注浆压力等参数对于盾构掘进过程的影响规律，同时借助敏感性分析方法对其进行总结归纳。王卫[8]基于数值模拟方法，阐明注浆压力与土仓压力对周围环境及既有结构影响，并得到最优盾构参数。杨万精[9]等在西安地铁5号线下穿2号线工程中，依据前人对于不同工况下施工影响规律的研究，提出注浆压力与土仓压力参数施工建议值，并结合现场监测结果进行了验证。

综上，目前盾构施工技术研究大多数基于数值模拟、室内试验等方法，但对于施工现场监测的重要性有所忽略，相关研究较少。及时掌握盾构施工中的动态变化成为控制措施决策选择的前提，盾构施工现场监测的重要性愈发凸显[10]。盾构施工影响参数处理是施工现场监测的重中之重，现场监测的重要性在于提供科学的监测数据，便于证明盾构施工影响参数选取的合理性与可行性。鉴于此，聚焦现场监测问题，围绕数据“真，准全”要求，从信息化能力应用提升出发，以昆明地铁某试验段监测数据为依据，借助灰色关联分析模型对盾构施工影响参数进行分析，依据分析结果选取主要盾构参数进行正交试验设计，以期得到最优盾构施工参数组合并应用于实际工程，最终依靠现场监测结果的反馈证明参数选取的合理性与可行性，从而得到基于实际工程施工控制技术，进而为将来类似工程提供理论依据。

1 不同盾构参数的灰色关联分析

灰色关联度分析是一种基于灰色理论优化后的多因素统计分析方法[11]。对于盾构下穿工程而言，地表及既有隧道变形与盾构参数选取具有一定相关性，但对于盾构参数与实际工程中沉降控制二者之间的相关性强弱关系需要研究界定[12-13]。

利用灰色关联理论将不同盾构参数影响因素排序，得到分析结果来说明沉降控制指标与哪些参数更为相关，从而对主要影响因素进行优化分析，以更好地为实际工程安全提供保障。因此，选取昆明地铁五-弥区间同一地层环境施工区段作为试验掘进段(对应里程ZDK8+538.535～ZDK8+518.332)为研究对象，取左线隧道轴线上方地表沉降监测点数据进行分析，监测数据原始信息见表1。

表1 试验段监测数据原始信息表

1.1 无量纲化处理

首先，对原始信息进行无量纲化处理，以便于后文的研究。以盾构参数为影响数列Xi，以沉降值为参考数列X1，代入式(1)、式(2)

X1=[x1(1),x1(2),x1(3),…,x1(9)]T

(1)

Xi=[xi(1),xi(2),xi(3),…,xi(9)]T

(2)

对初值对象进行无量纲化处理，得到

(3)

(4)

依据上述公式对初值对象进行标准化处理，得到试验段监测数据标准化矩阵，见表2。

表2 试验段监测数据标准化矩阵表

1.2 灰色关联系数计算

通过式(5)计算得到试验段监测数据关联系数矩阵。

(5)

表3 试验段监测数据关联系数矩阵表

1.3 盾构参数灰色关联度计算

盾构参数灰色关联度对应计算公式为

(6)

得到盾构参数与地表沉降的灰色关联度关系见表4。由上文研究可知，对于本工程而言，较为敏感的盾构参数有土仓压力、掘进速度、注浆压力、注浆量，因此选取这4个因素进行下一步的优化设计。

表4 灰色关联度数值关系表

2 基于正交试验的最优盾构参数分析

2.1 正交试验设计意义

正交试验设计法是针对多变量试验的一种有效研究手段[14]。首先，选取代表性试验，之后对代表性试验进行进一步分析，以此确定指标的最佳组合以及所选多因素的主要和次要影响关系[15]。基于正交试验并结合数值模拟分析研究土仓压力、注浆压力、注浆量和掘进速度对于盾构施工的影响程度。

2.2 正交试验设计方案与步骤

2.2.1 试验设计

试验设计需要根据试验目的确定影响因素，正交表是正交试验设计不可缺少的工具。一般来说，根据试验目的选择3个或3个以上的水平因素，并根据因素和水平的组合选择合适的正交表研究每个影响因素的影响强弱规律。L9(34)表见表5，下面简要阐述正交表的组成与设计原理。

表5 正交试验L9(34)正交设计表

L9(34)正交设计表的含义是在9次试验中，研究4个因素、3个水平的科学问题。如用排列组合方式设计试验来解决4因素3水平的工程问题，选出试验研究的最优解需要进行81组试验，而采用正交试验进行设计只需要9次试验，正交试验设计在一定程度上降低了研究时间，减少了试验次数。

在设计正交表的时候需要注意以下几点。首先，需要让任一列中多水平因子等次数出现，这保证了每个影响因素中的任一水平与其他因素中的任一水平参与试验的概率是一致的，最大限度排除了其他水平对于最优试验条件的干扰；其次，任意两列中同一行的数字应看成是有序数对，每种数对出现次数应相同，从而保证试验点均匀涵盖于整体因素与水平组合之中，增强试验结果的代表性。

2.2.2 数据处理与分析方法

目前对于正交试验结果处理可运用极差与方差分析两种检验方法[16]，极差分析法是基于试验研究数据体现各因素之间的相关性，方差分析法主要通过检验总体结果均值关系来判别影响因素与检验水平之间的显著关系。

1)极差分析法。该方法应用较为简单，得到结果直观形象，也是正交试验结果分析中最常用的方法，极差计算公式为

R=max{K1,K2,K3}-min{K1,K2,K3}

(7)

R=max{k1,k2,k3}-min{k1,k2,k3}

(8)

式中：Ki为正交表任意列上i表示的试验结果总和；ki为i水平下任一列试验数据的算术平均值。在结果分析中极差越大，表示在试验范围内试验指标对于该列因素的数值变化更加敏感，所以可以根据极差的变化确定各参数对评价指标的影响程度。

2)方差分析法。方差分析法是一种常用于分析多组数据之间均值差异的统计方法模型，其计算步骤如下，若正交试验中单个因素A中有r个水平，在不同水平r下进行m组试验，得到试验样本为yij(i=1,2,…,r;j=1,2,…,m)，基于试验样本选择检验统计量为

(9)

(10)

这n个数据之间的差异大小用总体偏差平方和ST表示

(11)

在各水平内由随机误差产生的组内偏差平方和Se，可用式(12)表示

(12)

因子A各水平之间效应不同产生的差异，用组间偏差平方和SA表示

(13)

要定义各水平之间差异性，需将样本均值间的差异转化为样本偏差平方和的差异，在此引入F检验统计量来表示

(14)

式中：dfA为组间偏差平方的自由度；dfe为组内偏差平方的自由度。

由此，可得到服从于dfA和dfe自由度的F分布的检验统计量，研究目标显著性水平随F值增大而增加。

2.3 正交试验水平的确定

根据上节中对于各盾构参数敏感程度分析结果，下面分析注浆压力、注浆量、土仓压力以及掘进速度4个掘进参数对于盾构施工的影响程度。

2.3.1 注浆压力

盾构下穿施工中，注浆压力直接影响注浆浆液在盾尾间隙扩散程度与扩散速度，进而影响管片与土体之间整体性，工程上经常取经验公式进行计算，其理论公式为

Pt=γH+aqu

(15)

(16)

式中：B为隧道拱顶松动圈；qu为无侧限抗压强度，MPa；γ为土体重度，kN/M3；Pt为最大注浆压力，MPa；H为埋深，m；W0为荷载，kPa；a为浆液黏性与盾构直径之比；Pe为最小注浆压力，MPa。

经计算可知，注浆压力一般在0.3～0.5 MPa。因此，基于0.3 MPa、0.4 MPa和0.5 MPa这3个影响水平来研究最优注浆压力取值。

2.3.2 注浆量

盾尾间隙与地层损失之间存在直接关系，而注浆量的多少影响着盾尾间隙大小，其值可以有效反应盾构下穿施工的紧密性，对于实际工程而言，注入浆液一般采用超浆液注入方法，目的是保障浆液渗透损失时仍能有效发挥加固作用，其理论计算方法为

(17)

式中：a为注入率，一般取值为2.0～2.5；m为单环管片长，m；D1为盾构机外径，m；D2为管片外径，m。

由此得到本工程每环注浆量理论值为3.8～4.8 m3，结合现场试验段盾构施工信息反馈选取注浆量为4.5～5.5 m3。

2.3.3 土仓压力

为了保证盾构机平稳安全施工，需要保持土仓内具有充分压力，对于实际施工而言，施工扰动程度最小的情况为掘进面的水土压力之和等于土仓压力[17]。因此，依据试验段数据对比分析，土仓压力取值为0.160～0.200 MPa。

2.3.4 掘进速度

掘进速度不仅决定工期长短，同时也是保障稳定施工的重要指标，在砂砾地层中掘进时，过快的掘进速度会加剧刀盘磨损，使得开挖面受到的压力增加，但过小的掘进速度不能满足建设需求，所以对于该指标的选取必须多方面考虑。参考相似地层研究经验以及试验段数据，设定掘进速度取值为20～40 mm/min。

2.4 模拟工况设计

根据上一小节中确定各个掘进参数水平区间，在各参数中选取3个水平，各组试验的掘进参数取值见表6。

表6 正交水平试验设计表

利用上文中L9(34)正交表进行正交试验设计后只需要对9组工况进行分析，但基于当前4因素3水平数量设置，9组工况无法满足方差分析自由度的要求，进行多因素方差分析需要试验次数至少为10次。因此增加一组所有水平最大值工况试验来满足正交试验设计的要求，从而进行正交试验分析得到土仓压力、注浆压力、注浆量与掘进速度对盾构施工影响程度大小，并得到最优盾构掘进参数组合。

2.5 正交试验结果及分析

2.5.1 正交试验模拟结果

通过上文的正交试验设计后，利用第四章建立的FLAC3D数值模型对设置的各组工况进行模拟(左线单隧道开挖)，得到地表累计沉降量模拟结果见表7。

表7 正交试验模拟结果表

2.5.2 方差分析结果

从表8可以看出，土仓压力、注浆量、注浆压力、掘进速度对应的F值依次为158.729、393.935、119.721、3 992.575，各组影响因素的F值均大于F0.05(2，2)=19，说明各组参数的改变均对盾构施工影响较大。通过显著性p值检验可以看出，其中同步注浆量、掘进速度会对沉降量产生显著性差异影响(p<0.05)，掘进速度的影响程度要大于注浆量，土仓压力与注浆压力显著性不如上述两参数影响大，且与土仓压力相比注浆压力影响更显著。

表8 方差分析结果表

对各因素的F值排序可知，结果与上节中的结论具有一致性，即各参数中掘进速度对盾构施工的影响最大，注浆量对于盾构施工影响比土仓压力低，注浆压力对盾构施工影响最小。

2.5.3 极差分析结果

极差分析结果见表9，在试验范围内各因素的极差判别值R大小关系为R(掘进速度)>R(注浆量)>R(土仓压力)>R(注浆压力)(即3.24>1.44>1.15>0.68)。由于判别值R越大说明其对于盾构施工的影响程度越高，因此试验指标对于施工影响从大到小排序是掘进速度、注浆量、土仓压力、注浆压力。

表9 极差分析结果表

为了更好地展示各个因素中各个水平的试验数据平均值情况，绘制各因素各水平均值图如图1所示。通过对比可以看出，取各因素每组水平中Kavg值中最小值作为最优解，最终得到优化后的盾构参数组合为注浆压力0.4 MPa、注浆量5 m3、土仓压力1.8 MPa、掘进速度20 mm/min。

图1 各因素各水平均值

3 盾构下穿施工现场监测方案

3.1 监测目的与意义

对盾构施工过程中的盾构参数进行优化并通过上一小节研究得到优化后的盾构参数，下一步将优化后的参数代入实际工程现场施工中。通过对本区间进行地表与既有隧道变形现场监测可以完成对现场监测数据进行整理与分析，将盾构施工参数组合运用于实际工程中，总结此参数组合下盾构施工引起的地表沉降与既有隧道变形规律，并为今后类似工程的设计与施工提供参考与借鉴。通过对现场变形的量测监控，提前预测施工过程中可能出现的问题，并提出相应的建议措施，实现盾构掘进全方位的信息化施工指导。此外，探究地表、既有隧道变形与施工参数之间关系，为后续研究提供资料和依据，通过跟踪监测，保障盾构施工和周边环境始终处于安全运行的状态。

3.2 盾构施工监测内容

监测项目设置按照(GB50308—2017)《城市轨道交通工程测量规范》[18]中的规定执行，据本工程风险源的特点，监测内容见表10。

表10 监测项目说明表

3.3 监测测线与测点布置

如图2所示，地表沉降测线布置9条，分别命名为DBC1～DBC9，其上监测点从左线至右线编号为1～11(其中DBC2、3、4由于空间原因只有10个测点)。既有隧道沉降点沿新建隧道中心线两侧布置，共有9个断面，分别命名为Z5，Z9,…,Z37，每个监测断面有一个拱底、拱顶沉降监测点以及两个隧道收敛监测点。

图2 现场测点布置平面图

3.4 监测频率

各监测项目的监测频率见表11。

表11 监控量测频率表

4 现场实测结果分析

4.1 地表沉降

选取上文所设DBC1～DBC9监测断面数据，绘制地表最终累计沉降曲线如图3所示。

图3 地表各测线累计沉降曲线图

可以看出，既有隧道上方的地表测线的测点最大沉降量小于无既有隧道影响区地表最大沉降量，累计沉降量最大测点基本处在两隧道中心线上方，其规律性与前文研究的地表沉降规律一致，其中位于DBC 7断面上的测点DBC 7-6沉降值最大，其值为11.33 mm，位于DBC 5断面上的测点DBC 5-6沉降值最小，其值为7.6 mm，最大沉降值仍处于预警范围内。因此对于控制地表沉降而言，盾构参数的选取是合理并符合工程实际。下面取累计最大沉降值断面DBC 7进行进一步研究，得到曲线规律如图4所示。

图4 地表DBC7测线

各测点沉降曲线由图4可知，最大沉降点DBC 7-6在左线阶段沉降为6.12 mm，在右线阶段为5.21 mm，左线阶段比右线阶段沉降略大，说明位于新建隧道中心处上方地表测点受左线开挖影响略大。并且对比各测点在左线阶段和右线阶段沉降变化可以明显看出左线上方测点受左线开挖影响大，右线上方测点受右线开挖影响大，距离开挖距离越近测点受影响越大。

图4中在距离开挖面-20 m～20 m处影响较大，超过45 m后基本保持稳定，实际盾构一天推进约12 m，最大沉降速率接近1.7 mm/d，地表沉降随开挖进程整体呈现下沉趋势，但与数值模拟结果不同，其表现为具有波动性的下沉曲线。原因在于掘进地层状态是动态变化的，注浆压力等参数对于其作用影响也是动态变化的，监测曲线中出现的小幅度变化是符合实际工程要求的。

4.2 管片沉降

选取上文所设既有左线隧道上方Z5～Z37监测面上拱顶测点数据，绘制既有隧道最终沉降累计曲线如图5所示。

图5 既有隧道各测线累计沉降曲线图

从图7可以看出，总体表现为距离新建隧道开挖面越近的点沉降值越大，拱底测点沉降大于两侧拱腰，拱顶沉降最小，其规律与前文研究相似，既有隧道上最大沉降量测点位于新建隧道开挖面上方处，其中位于Z17断面上的测点Z17-4沉降值最大，其值为6.42 mm，最大沉降值仍处于既有隧道沉降值预警范围内。因此对于控制既有隧道沉降而言，优化后采取的盾构参数是合理可行的，下面取各断面拱底测点进行进一步研究，得到曲线规律如图6所示。可以看出，左、右线开挖阶段呈现基本一致的规律性，从施工全过程来看，当掘进面靠近隧道结构约20 m时，此时既有隧道受施工扰动发生变形，但变形不显著；当掘进面推进到既有隧道±15 m范围内时，管片变形速率明显增加，当掘进面通过既有隧道区域并距离约30 m外时，此时隧道结构基本已经稳定，隧道变形此时不明显。

图6 既有隧道各测线拱底测点沉降曲线

图7 既有隧道净空收敛历程曲线

对比可见，隧道变形波动程度与地表相比较小，这是由于其本身刚度较大，只有地表变形积累至一定程度时才会对既有结构产生明显影响。掘进施工过程中的管片累计变形值具有差异性波动是由于掘进地层并不是单一不变的均匀体，并且周围地层损失率也会与盾构机掘进姿态的不同而变化，不过由于最大变形值均在安全标准范围内，说明控制优化后的掘进参数组合完全适应安全施工的要求。